54 Aprendizaje automático práctico

Esta actividad es una adaptación de las actividades creadas por Codeweek y autorizadas bajo licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0). Puede encontrar la lista original de actividades en su sitio web. Los dos conjuntos de datos utilizados, el conjunto de datos de entrenamiento inicial y el conjunto de datos de prueba, también han sido creados por ellos.

Utilizaremos Google’s teachable machine para entrenar a una máquina a clasificar una imagen como bicicleta o motocicleta. Recapitulando, una aplicación de AA debe entrenarse y probarse antes de poder utilizarse. Reuniremos y agruparemos imágenes de muestra de las categorías que la máquina clasificará, entrenaremos el modelo y probaremos si clasifica correctamente un conjunto de imágenes de ejemplo.

Paso 1: reunir y agrupar imágenes de ejemplo

1. Descarga las imágenes de bicicletas que encontrarás aquí.
2. Si es necesario, extrae el contenido de la carpeta zip. en una carpeta local de tu ordenador. Esto se utilizará como conjunto de entrenamiento para la aplicación de AA.
3. Descarga las imágenes de motocicletas que se encuentran aquí.
4. Si es necesario, extrae el contenido de la carpeta zip. en una carpeta local de tu ordenador. Esto también se utilizará como conjunto de entrenamiento para la aplicación de AA.
5. Descarga todas las imágenes que se encuentran aquí.
6. Si es necesario, extrae el contenido de la carpeta zip. en una carpeta local de tu ordenador. Esto se utilizará como conjunto de datos de prueba.
7. Haz clic en Google’s Teachable Machine y seleccione Image Project > Standard Image Model.
8. Debajo de Clase 1, haz clic en cargar > Elegir imágenes de sus archivos > Abre la carpeta de imágenes de bicicletas que creó durante los pasos 1 y 2 e importa todas las imágenes almacenadas aquí.
9. En la clase 2, haz clic en upload > Choose images from your files > Abre la carpeta de imágenes de motocicletas que creaste durante los pasos 3 y 4 e importa todas las imágenes almacenadas aquí.

Paso 2: entrena el modelo

En Entrenamiento, haz clic en Entrenar modelo. El modelo aprende a clasificar bicicletas y motocicletas. Espera a que aparezca Modelo entrenado.

Nótese que no tenemos que seleccionar e introducir manualmente características de bicicletas y motocicletas. Los algoritmos saben cómo encontrar sus propias características a partir de las imágenes!

Paso 3: probar el modelo

1. 1. Debajo de Preview, haz clic en la flecha cerca de webcam y cambia la entrada a File.
   2. Haz clic en elegir imágenes de sus archivos y elige una imagen de prueba que hayas almacenado en los pasos 5 y 6.
   3. Desplázate hacia abajo y comprueba la salida.
   4. Puedes repetir con otras imágenes para comparar el rendimiento.

Si se utiliza una imagen para entrenar un clasificador, la máquina ya habrá registrado la etiqueta correspondiente para la imagen concreta. Mostrar esta imagen a la máquina durante la fase de prueba no medirá lo bien que generaliza el modelo. Por eso, los conjuntos de datos de prueba y de entrenamiento deben ser diferentes entre sí.

Nota: también puede subir tus propias imágenes para entrenar y probar. Aquí hay una buena fuente de imágenes gratuitas.